Локальный Qwen 3.6 против передовых моделей на задаче программирования: одиночный HTML-файл для анимации на Canvas

Пользователь Reddit провел прямое сравнение локальных квантифицированных моделей с ведущими веб-моделями на конкретном примитиве программирования: генерация одного HTML-файла с полноэкранной canvas-анимацией бокового вида автомобиля, движущегося с параллаксной прокруткой, вращающимися колесами и кинематографическим освещением.
Запрос
Точный запрос требовал один HTML-файл без библиотек, полноэкранный canvas, реалистичную анимацию автомобиля сбоку, многослойный параллаксный пейзаж, вращающиеся колеса, легкое движение кузова, плавное зацикливание и целостное небо/освещение.
Протестированные модели
Ведущие (веб-версии через Perplexity, ток/с не измерялись):
- Claude Sonnet 4.6 Thinking (использовал интернет для рассуждений)
- Gemini 3.1 Pro Thinking
- GPT 5.4 Thinking
- Kimi k2.6 Thinking
Локальные (Ryzen 5 5600, 24 ГБ DDR4-3200, RX 5700 XT 8 ГБ):
- Qwen3.5 9B Q4_K_M — ~50 ток/с
- Qwen3.6-27B (Claude-opus-reasoning-distilled) Q4_K_M — 2.65 ток/с
- Qwen3.6-27B Q4_K_M — 2.70 ток/с
- Qwen3.6-31B A3B Q4_K_M — 12.13 ток/с
- Gemma-4-31b-it — 1.91 ток/с
- Qwen3.5 4B Q8 — 60 ток/с (использовал интернет для рассуждений)
- Qwen3.5 4B Q4_K_M — 80 ток/с (использовал интернет для рассуждений)
Результаты и субъективный рейтинг
Рейтинг для этой конкретной задачи:
- Kimi k2.6 Thinking — самый чистый визуальный результат
- Qwen3.6-27B Q4_K_M (локальная) — лучше ожидаемого; хороший параллакс и ощущение дороги
- Qwen3.6-27B Claude-opus-reasoning-distilled — близкое третье место
Локальная 27B квантифицированная модель показала более естественное движение и наслоение, чем некоторые ведущие модели, для этого конкретного визуального примитива. Автор отметил, что ожидал более явного превосходства ведущих моделей над локальными квантифицированными.
Пользователь менял только тег HTML <title>, чтобы отслеживать, какая модель сгенерировала какой файл. Результаты опубликованы в ветке вместе со скриншотами/GIF-анимациями работающих анимаций.
📖 Source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Предложение по адаптивному маршрутизированию вывода для повышения эффективности обработки AI-запросов
Предложение, представленное Anthropic в апреле 2026 года, описывает пятиэтапную систему маршрутизации запросов к подходящим моделям ИИ на основе оценки сложности, используя простые сигналы, такие как количество символов и предложений, до начала любого вывода модели.

Процессоры AMD Ryzen AI с NPU получают поддержку LLM в Linux через Lemonade 10.0 и FastFlowLM
NPU AMD Ryzen AI теперь поддерживают запуск больших языковых моделей на Linux через сервер Lemonade 10.0 с рантаймом FastFlowLM, что требует ядра Linux 7.0 или бэкпортов драйвера AMDXDNA.

Клауд-Код v2.1.30 выпущен с улучшениями для PDF и OAuth
Claude-Code v2.1.30 представляет улучшения в чтении PDF, предварительно настроенный OAuth для серверов MCP, а также несколько исправлений и улучшений.

Клод 4.6 Opus способен воспроизвести list.h из Linux на основе минимальных входных данных
Пользователь продемонстрировал, что Claude 4.6 Opus может генерировать почти идентичную копию заголовочного файла list.h из Linux, получив первые 43 строки в качестве входных данных с температурой, установленной на 0, что поднимает вопросы о последствиях лицензирования GPL для моделей ИИ, обученных на открытом исходном коде.